1.深入理解 Hadoop (七)YARN资源管理和调度详解
深入理解 Hadoop (七)YARN资源管理和调度详解
Hadoop最初为批处理设计,调节其资源管理与调度仅支持FIFO机制。源码源码然而,修改随着Hadoop的调节普及与用户量的增加,单个集群内的源码源码应用程序类型与数量激增,FIFO调度机制难以高效利用资源,修改盖地虎通达信源码也无法满足不同应用的调节服务质量需求,故需设计适用于多用户的源码源码资源调度系统。
YARN采用双层资源调度模型:ResourceManager中的修改资源调度器分配资源给ApplicationMaster,由YARN决定;ApplicationMaster再将资源分配给内部任务Task,调节用户自定。源码源码YARN作为统一调度系统,修改满足调度规范的调节分布式应用皆可在其中运行,调度规范包括定义ApplicationMaster向RM申请资源,源码源码AM自行完成Container至Task分配。修改超级火焰源码YARN采用拉模型实现异步资源分配,RM分配资源后暂存缓冲区,等待AM通过心跳获取。
Hadoop-2.x版本中YARN提供三种资源调度器,分别为...
YARN的队列管理机制包括用户权限管理与系统资源管理两部分。CapacityScheduler的核心特点包括...
YARN的更多理解请参考官方文档:...
在分布式资源调度系统中,资源分配保证机制常见有...
YARN采用增量资源分配,看趣源码避免浪费但不会出现资源饿死现象。YARN默认资源分配算法为DefaultResourceCalculator,专注于内存调度。DRF算法将最大最小公平算法应用于主资源上,解决多维资源调度问题。实例分析中,系统中有9个CPU和GB RAM,token认证源码两个用户分别运行两种任务,所需资源分别为...
资源抢占模型允许每个队列设定最小与最大资源量,以确保资源紧缺与极端情况下的需求。资源调度器在负载轻队列空闲时会暂时分配资源给负载重队列,仅在队列突然收到新提交应用程序时,调度器将资源归还给该队列,避免长时间等待。聚合解析源码
YARN最初采用平级队列资源管理,新版本改用层级队列管理,优点包括...
CapacityScheduler配置文件capacity-scheduler.xml包含资源最低保证、使用上限与用户资源限制等参数。管理员修改配置文件后需运行"yarn rmadmin -refreshQueues"。
ResourceScheduler作为ResourceManager中的关键组件,负责资源管理和调度,采用可插拔策略设计。初始化、接收应用和资源调度等关键功能实现,RM收到NodeManager心跳信息后,向CapacityScheduler发送事件,调度器执行一系列操作。
CapacityScheduler源码解读涉及树型结构与深度优先遍历算法,以保证队列优先级。其核心方法包括...
在资源分配逻辑中,用户提交应用后,AM申请资源,资源表示为Container,包含优先级、资源量、容器数目等信息。YARN采用三级资源分配策略,按队列、应用与容器顺序分配空闲资源。
对比FairScheduler,二者均以队列为单位划分资源,支持资源最低保证、上限与用户限制。最大最小公平算法用于资源分配,确保资源公平性。
最大最小公平算法分配示意图展示了资源分配过程与公平性保证。